- UnionLLM——通过统一接口调用国内外所有LLM的Python开源工具包
everfly
pythongithub
最近忙里偷闲和公司前端小伙伴一起撸了一个Python开源项目——UnionLLM。这是一个通过与OpenAI兼容的统一方式调用各种国内外各种大语言模型和Agent编排工具的轻量级开源工具包。我们开发它的起因是因为在实际项目中,经常需要调用多个大语言模型的API,但是国内每个大语言模型的接口和参数都不一样,这给我们的工作带来了很大的困扰和额外的成本。UnionLLM的目标是通过统一且容易扩展的方式连
- 手把手教你用Docker部署Dify平台,打造可视化LLM应用环境
脱泥不tony
自然语言处理AI大模型LLM人工智能大语言模型语言模型Dify
“Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(BackendasService)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员,也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的流程编排,并同时
- 大数据最全大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器
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程序员langchain
分类目录:《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章:基础知识快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatMod
- 大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器(2)
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程序员langchain
快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型(ChatModels)基础知识
- LangChain:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。MaxKB
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain人工智能自然语言处理语言模型神经网络
LangChain:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents在LangChain框架中,Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents是六大核心抽象概念,它们各自承担独特功能,相互协作以助力开发者基于大语言模型构建高效智能应用。Models(模型):指代各类大语言模型(LLM),是提供语言处理和生成能力的基础。如
- 大模型下一场战事,为什么是AI Agent?
AGI小明同学
人工智能音视频llama面试职场和发展
(一)改变游戏规则AIAgent会改变软件的游戏规则。武汉人工智能研究院院长王金桥的观点是:“美国AgentStore(智能体商店)发展得好,这会令中美大模型差距持续拉大。”AIAgent很酷,而竞争残酷。OpenAI就差摆明讲了:“我全部都要。”(双手收拢握拳状)。野心这么大,留给别人的不多了。一位老读者向我吐槽,OpenAI可以是“发电厂”,做发电的生意,把电器的生意留给别人。但它选择了既做电
- 升级jenkins 导致jenkins启动失败_害你加班的Bug是我写的,记一次升级Jenkins插件引发的加班
weixin_39927378
升级jenkins导致jenkins启动失败
本文主要记录了下Jenkins升级插件过程中出现的场景,一次加班经历,事发时没有截图,有兴趣可以看看。起因需求最近有个需求:在Jenkins流水线中完成下载Git上的文件简单修改并提交的功能起初找到了相关的插件用法,即使用SSHAgentPlugin来完成这个功能插件不生效经测试无法完成效果,分别怀疑了以下几点:凭据配置有误写错了脚本当前未安装此插件当前插件版本过低当前插件由于某种原因未生效排查不
- 【Jenkins】一种灵活定义多个执行label节点的jenkinsfile写法
luojiaao
汽车软件开发-工具链jenkins运维
确定执行机器和自定义工作目录(忽略节点的workspace)pipeline{agent{node{label"XXXXX"customWorkspace"E:/workspace/"}}parameters{}options{}stages{}post{}}仅确定执行机器pipeline{agent{label"XXXXX"}parameters{}options{}stages{}post{}
- 用langchain构建传统agent
我还是喜欢从前的自己
langchainandroid数据库
声明本篇博客将会说明以AgentExecutor启动的比较传统的agent的构建。而langgraph是用来构建比较重的单agent或者多agent的构建。如果我们只是想实现一个小的功能,用langgraph的话大可不必。agent的系统组成理论的东西我不想深入太多去解释,我用一段话来概括agent里面的四个元素(下面的结论是我通过实际的工程和代码总结出来的,和论文可能并不完全相同,这一点其实也很
- LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略
一个处女座的程序猿
RAG_AgentNLP/LLMs资深文章(前沿/经验/创新)AgentReACT
LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略目录相关文章LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略Re
- 【Python大语言模型系列】如何在LangChain中使用ReAct构建AI Agent(案例+源码)
脱泥不tony
人工智能python语言模型自然语言处理AI大模型LangChainAgent
一、引言========当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AIAgent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AIAgent?当然,借助LangChain就可以。ReAct(ReasoningandAction)是一个框架,其核心思想,就是通过思维链的方式,引导模型将复杂问题进行拆分,一步一步地
- skywalking前端_SkyWalking
智能迷宫
skywalking前端
Skywalking(简称SW)是分布式系统的应用程序性能监视(APM)工具,专为微服务、云原生和容器架构而设计,提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪,具有无代码嵌入,支持众多中间件,agent种类全面,性能消耗低等优点。下载在github的Skywalking项目中下载最新版安装包官网地址解压部署tar-zxvfapach
- 支持 40+ 插件,Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
云原生
作者:张震霆&何裕墙,SpringAIAlibabaContributor在AI智能体(AIAgent)开发的过程中,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力,使智能体能够实时从外部数据源获取信息,并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式,智能体不仅能依赖于模型的预
- Google搜索免费API访问
X.Cristiano
ai搜索引擎
背景最近做Agent相关的内容,想利用LLM结合搜索的能力,然后根据自定义functioncall输出答案。所以这里就需要用到搜索引擎的结果,这边测试过Google和Bing的搜索结果,对于此次的任务来说,Google的搜索结果是更好的。前面的文章也分析到用SerpApi去调用google的api接口(搜索的收费比gpt4都贵)。基于此,整合github上的信息,自己来做一个简单的google搜索
- Title: Empowering Social Network Intelligence with AI Agents
诗远小一
人工智能大数据
AIagents,poweredbyadvancementsinlargelanguagemodels(LLMs)andmultimodalAItechnologies,arerevolutionizingsocialnetworksbyofferingdeeperinsightsintouserinteractions,contentdynamics,andcommunitybehaviors.
- 通义千问2.5-Max + Roo Code Cline 插件:实现 AI Agents 自动编程。
flutter
通义千问2.5-Max+RooCodeCline插件:实现AIAgents自动编程。基准测试超过DeepSeekv3。视频https://www.bilibili.com/video/BV1s5FCepE3q/https://youtu.be/TpOCkbbLOS8前言原文通义千问2.5-Max+RooCodeCline插件:AI自动编程新突破首先得出结论:除了Cursor工具,我们还有许多其他选
- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
Evaporator Core
强化学习#DeepSeek快速入门人工智能python数据库tornado强化学习deepseek
引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- 2024年Agent AI:Agent AI的基本概念、关键技术、应用前景、未来展望
大模型部署
人工智能langchain程序员知识图谱LLMAI大模型编程
在2024年,人工智能领域迎来了一个新的里程碑——AgentAI的兴起。AgentAI,即代理智能,是一种能够感知并在不同领域和应用中采取行动的系统。它不仅是人工智能研究的一个新方向,更是通向人工通用智能(AGI)的一条充满希望的途径。本文将详细介绍AgentAI的基本概念、关键技术和应用前景。一、AgentAI的基本概念AgentAI,或称代理智能,是指一类能够感知环境、理解情境并在此基础上执行
- DeepSeek预测2030年:全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成,金融、医疗等专业渗透率超 70%
未来AI编程
DeepSeek入门到精通人工智能金融
基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息,对未来的发展进行多维度预测,涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域:一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构(MoE)和算法优化,以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能,推动AI开发从“重训练”向“重推理”转型。这一模式将加速中小企业和新兴国家进入AI赛道,形成“算力平权”效应。
- 专题三:简单网络管理协议SNMP
网工老刘
网络
一、SNMP的基本概念与工作原理SNMP主要由管理站(Manager)、代理(Agent)和管理信息库(MIB)三部分组成。管理站是管理进程所在的系统,代理是被管理设备中执行管理任务的进程,而MIB则是一个虚拟的数据库,用于存储被管理设备的各种信息。工作时,管理站通过SNMP协议向代理发送请求,代理从MIB中获取相应信息返回给管理站。SNMP基于UDP;客户端使用161端口接收和发送请求,服务端1
- crewai学习
何为标准
python
多智能体CREWAI研究安装pipinstall'crewai[tools]'升级pipinstall--upgradecrewaicrewai-tools基本介绍CrewAI使您能够创建AI团队,其中每个代理都有特定的角色、工具和目标,共同完成复杂的任务。可以将其视为组建您的梦之队-每个成员(代理)都拥有独特的技能和专业知识,无缝合作以实现您的目标。组件介绍Agent:执行特定任务根据其角色和目
- 一文讲清楚 AI Agent(智能体)
网络风云
人工智能
AIAgent(人工智能代理,一般直接叫做智能体)以各种形态存在于我们生活的方方面面,大家比较熟知的有Siri、小爱同学等虚拟助手,但其实在自动驾驶、教育、娱乐、医疗、科研、智能家居等等到处都有它们的身影。它是能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的智能实体。AIAgent的核心特点是自主性、适应性和交互性,它可以在复杂的环境中独立完成任务,并根据环境变化调整策略。AIAgent广泛应用于
- burp使用
kami_kami
udp
请求数据包的基本格式请求方式请求资源协议的版本Host:www.xxx.io(主机头)Cookie:标识用户的身份--(注意安全性的考虑)UAuser-agent:标识客户端浏览器的信息Referer:从哪里跳转过来的(前一个页面是什么)body:提交的数据包(post请求才包含该字段)请求方式的其他变形GET:(从服务器获取一个静态的资源)HEAD:(确认服务器上有没有要请求的资源),常应用于资
- RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能ragflowGraphRAG多智能体AIAgent智能编排
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新:2024-09-13增加知识库问答搜索模式。2024-09-09在Agent中加入医疗问诊模板。2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02支持GraphRAG启发于graphrag和思维导图。2024-07-
- 核心团队来自百度,大模型AI Agents创业团队招聘啦!
datawhale
DatawhaleDatawhale分享初创公司:浮点奇迹,方向:AIAgents**团队简介我们是浮点奇迹团队,一个AIAgents赛道初创公司,创始团队主要来自百度的AI、搜索核心算法部门,有业界领先的大模型自研能力和十亿规模平台型C端产品研发能力;我们专注打造AIAgents原生的互联网内容平台,我们的长期愿景是重新定义互联网的信息生产和分发,加速高价值长尾信息的流动和传播。目前,我们正在寻
- AI Agent 对 DSL 产生较大影响的应用领域有那些?
低代码老李
人工智能
一、数据处理领域在数据处理领域,DSL(领域特定语言)中最具代表性的就是SQL(StructuredQueryLanguage)。SQL用于数据库的查询、更新和管理,是数据处理的核心工具之一。然而,随着AIAgent的发展,其在数据处理方面的应用正逐渐对SQL产生影响。AIAgent具备强大的自然语言理解能力,用户只需用自然语言描述数据需求,如“查询上个月销售总额超过100万的地区及销售额”,AI
- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
AI大模型应用实战专栏gptagi人工智能transformer深度学习langchain
Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- 忘掉 DeepSeek:Qwen 2.5 VL 与 Qwen Max 来了
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读Qwen系列又推出了两款令人瞩目的新模型:Qwen2.5VL和Qwen2.5Max。如果还停留在“DeepSeek是最强”那一档,就可能要重新考虑一下,因为这两款模型的实力相当惊艳。什么是Qwen2.5VL?先从Qwen2.5VL说起。它不仅能看图识物,还能理解视频、文本,具备执行电脑操作(agentic)
- 1秒响应、90%决策准确率!京东商家智能助手的技术探索
京东零售技术
人工智能大模型
引言多智能体的架构演进过程:第一阶段:B商城工单自动回复,LLM和RAG结合知识库应答,无法解决工具调用。第二阶段:京东招商站,单一Agent处理知识库问答和工具调用,准确率低&LLM模型幻觉,场景区分度差。第三阶段:京麦智能助手,引入multi-agent架构,master+subagents协同工作模式,把问题分而治之,显著提升准确率。商家助手的算法底座是基于大语言模型(LLM)构建的Mul
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- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><